07.09.2020

Warum wir eine „IAEO der Künstlichen Intelligenz“ brauchen

Es braucht gemeinsame Lösungen für eine faire Anwendung Künstlicher Intelligenz. Daher sollte es eine internationale Organisation für AI-Standards geben, meint Marianna Bonechi - und zwar in Wien, einem weltweiten Hotspot der Diplomatie.
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Was die Regulierung der Künstlichen Intelligenz betrifft, so durchlief die große Technologie des Silicon Valley in recht kurzer Zeit einen bedeutenden Wandel. Das goldene Rezept „zuerst tun und später regulieren“, das in den vergangenen Jahrzehnten zum Aufbau so vieler großer Unternehmen beigetragen hat, geriet bei der KI in Gefahr. Im Gegensatz zu anderen Internet-Verbrauchertechnologien wird die KI nicht nur vom klugen Wissenschaftler entwickelt, sondern sie wird mit und durch die Daten aufgebaut, die von Hunderten von Millionen Menschen auf der ganzen Welt gesammelt wurden.

AI und ihre Vorurteile

Die jüngsten Black-Lives-Matter-Proteste in den USA haben die Debatten um die umstrittene Gesichtserkennungstechnologie neu entfacht. Edward Markey, ein demokratischer Senator aus Massachusetts und Mitglied des Ausschusses für Handel, Wissenschaft und Verkehr des US-Senats, äußerte die Befürchtung, dass die Gesichtserkennungstechnologie von Clearview AI, die auf dem Media Image Scraping in sozialen Medien basiert, zur Identifizierung und Festnahme von Demonstranten eingesetzt werden kann, um Menschen daran zu hindern, sich gegen soziale Ungerechtigkeit zu wehren und ihnen ihre Grundrechte vorzuenthalten.

Die Gesichtserkennungstechnologie bedroht nicht nur die Persönlichkeitsrechte der Menschen, sondern ist auch voller Vorurteile, wenn es um Frauen, Farbige und Minderheiten geht.

AI-Technologie für den Staat?

Am 10. Juni erklärte Amazon, dass es ein einjähriges Moratorium für die polizeiliche Nutzung der Gesichtserkennung verhängen werde, und forderte die Regierungen auf, strengere Vorschriften für die Gesichtserkennung zu erlassen. Amazon hat sich den Stimmen von Tech-Führungskräften wie Googles Sundar Pichai und Microsofts Brad Smith angeschlossen und die Regierungen zu einer KI-Regulierung aufgefordert.

Google ist ein Beispiel dafür, dass Unternehmen allein nicht in der Lage sein werden, die regulatorischen Herausforderungen zu lösen. Während Microsoft und Amazon bei der Pentagon-Ausschreibung für eine 10 Milliarden US-Dollar teure Cloud-Infrastruktur gegeneinander antraten, zog sich Google unter dem Druck der Mitarbeiter von Project Maven zurück und nahm nicht an der Pentagon-Ausschreibung für die Cloud-Infrastruktur teil. Das Unternehmen versicherte jedoch, dass es bestrebt sei, mehr Geschäfte mit JEDI, dem Joint AI Center des US-Verteidigungsministeriums, zu machen.

KI für Gesundheit und Militär

KI ist in ihrem Kern eine allgegenwärtige Technologie. Sie steigert die Arbeitsproduktivität und verbessert das Gesundheitswesen. Sie hat jedoch auch direkte militärische Anwendungen von der Zielidentifizierung bis hin zum autonomen Kampfeinsatz. Und sie betritt die geopolitische Arena auf der dem Rücken von Verbraucherdaten, die von privaten Unternehmen gesammelt werden. Dadurch wird die Suche nach einem universellen Regulierungsrahmen noch komplizierter.

Die von Technologiefirmen veröffentlichten KI-Prinzipien sind zu eng gefasst, wenn nicht sogar eigennützig. Um also wirklich den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, brauchen wir die Beteiligung eines globalen und breiten Netzwerks von Interessengruppen wie Regierungen, Technologieunternehmen, Anwälten, Diplomaten und Unternehmern, die KI- und ML-Startups aufbauen.

Eine IAEO für KI in Wien

Wien als Weltmarktführer der Diplomatie muss sich an das XXI. Jahrhundert anpassen und zum Kompetenzzentrum für die Regulierung der KI werden. Eine „IAEO für KI“ sollte die Verwendung von KI in der Strafverfolgung und im Militär regulieren, insbesondere wenn sie auf den Daten von B2C-Unternehmen aufbaut. Sie sollte die Anwendbarkeit der künstlichen Intelligenz definieren, verwalten und durchsetzen, so dass jeder Einzelne in vollem Umfang davon profitiert.

Als Beispiel für die Anwendbarkeit könnte man sich vorstellen, mit einem in den USA hergestellten Auto durch die engen Straßen europäischer Städte zu fahren. Dieses Auto eignet sich zwar perfekt für US-Straßen und große Parkplätze, aber es wird für den europäischen Fahrer ein Ärgernis sein, dessen Leben sich dadurch nicht so sehr verbessern wird, wie es könnte.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendbarkeit liegt im Bereich des Gesundheitswesens. Während die auf den chinesischen Patientendaten aufbauende KI-Plattform zur Erkennung von Krankheiten in China hervorragend funktioniert, stellt sich die Frage, wie anwendbar diese Plattform für österreichische Patienten ist: Funktioniert sie auch für uns?

Die Frage der Anwendbarkeit bedarf einer Marktsegmentierung und erfordert daher, dass einheimische Unternehmer auf der ganzen Welt um Exzellenz auf ihrem Markt konkurrieren.

Warum ist die Zusammenarbeit zwischen Politikern, Anwälten, Startups, Technologieunternehmen also wichtig? Weil weder der US-amerikanische „Build First“-Ansatz noch der europäische „Regulate First“-Ansatz zielführend ist. Wir brauchen vielmehr politische Entscheidungsträger, Rechtsanwälte, Unternehmer, Akademiker und Studenten, die zusammenarbeiten, sich gegenseitig ausbilden und mit ausreichend Erfahrung die Regulierung der KI-Politik so gestalten, dass jeder Einzelne davon profitiert.

Über die Autorin

Marianna Bonechi lebt seit 7 Jahren im Silicon Valley. Zuvor lebte sie 2 Jahre in New York und im französischen „Silicon Valley“ Sophia Antopolis. sie studierte in Eisenstadt. Avy Ventures, mit Sitz in Menlo Park, CA, ist ihr Unternehmen, das sich auf Unternehmensberatung und Pre-Seed- und Seed-Investitionen konzentriert. Sie ist Senior Advisor der Austrian Business Agency in San Francisco.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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AI Summaries

Warum wir eine „IAEO der Künstlichen Intelligenz“ brauchen

  • Was die Regulierung der Künstlichen Intelligenz betrifft, so durchlief die große Technologie des Silicon Valley in recht kurzer Zeit einen bedeutenden Wandel.
  • Im Gegensatz zu anderen Internet-Verbrauchertechnologien wird die KI nicht nur vom klugen Wissenschaftler entwickelt, sondern sie wird mit und durch die Daten aufgebaut, die von Hunderten von Millionen Menschen auf der ganzen Welt gesammelt wurden.
  • Die Gesichtserkennungstechnologie bedroht nicht nur die Persönlichkeitsrechte der Menschen, sondern ist auch voller Vorurteile, wenn es um Frauen, Farbige und Minderheiten geht.
  • Um wirklich den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, brauchen wir die Beteiligung eines globalen und breiten Netzwerks von Interessengruppen wie Regierungen, Technologieunternehmen, Anwälten, Diplomaten und Unternehmern, die KI- und ML-Startups aufbauen.
  • Wien als Weltmarktführer der Diplomatie muss sich an das XXI. Jahrhundert anpassen und zum Kompetenzzentrum für die Regulierung der KI werden.
  • Eine „IAEO für KI“ sollte die Verwendung von KI in der Strafverfolgung und im Militär regulieren, insbesondere wenn sie auf den Daten von B2C-Unternehmen aufbaut.

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  • Um wirklich den größten Nutzen aus der KI zu ziehen, brauchen wir die Beteiligung eines globalen und breiten Netzwerks von Interessengruppen wie Regierungen, Technologieunternehmen, Anwälten, Diplomaten und Unternehmern, die KI- und ML-Startups aufbauen.
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